DIAGNÓSTICO DO ESTÁGIO LEAN DE UMA INDÚSTRIA TÊXTIL DE GRANDE PORTE

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. DIAGNÓSTICO DO ESTÁGIO LEAN DE UMA INDÚSTRIA TÊXTIL DE GRANDE PORTE Gilmar Santos Silva (UFC) Sérgio José Barbosa Elias (UFC) Dalvio Ferrari Tubino (UFSC) Este artigo tem como objetivo descrever a aplicação do método de diagnóstico Benchmarking Enxuto (BME), criado pelo Laboratório de Simulação de Sistemas de Produção da UFSC, no processo de tecelagem de uma empresa têxtil de grande porte. Innicialmente são descritos os passos adotados para a aplicação do método e, a seguir, mostrados os resultados obtidos com a aplicação da ferramenta. Os resultados encontrados possibilitaram o dignóstico do estágio do processo produtivo da empresa em relação ao modelo da produção enxuta, indicando as áreas que precisam ser aprimoradas e também seus pontos fortes. O diagnóstico indentificou a posição competitiva da empresa em relação ao banco dados específico do segmento têxtil e também em relação ao total de empresas que compõem esse banco de dados. A experiência de aplicação do BME evidenciou o potencial desse método como um intrumento para auxiliar as organizações na busca produção lean. Palavras-chaves: Mentalidade Enxuta, Indústria Têxtil, Benchmarking Enxuto

2 1. Introdução Em meados de 2008, em busca da melhoria de seu processo e redução de custos, a empresa têxtil objeto deste artigo, uma indústria têxtil de grande porte com mais de 6 mil funcionários e faturamento no ano de 2008 de R$ 690 milhões, e que produz mais de 150 milhões de metros de tecido para os mercados nacional e internacional, deu início a implementação de uma nova filosofia de trabalho - a aplicação do Lean Thinking - provinda do Sistema Toyota de Produção (STP), mundialmente conhecida e adotada por grandes empresas de diversos setores em todo o planeta. O setor de tecelagem, que dentre todos os processos fabris é o que mais agrega valor ao produto, foi escolhido pela direção como o primeiro setor para a implementação do projeto. Isso foi feito devido à importância dele na produção, pelo fato de que qualquer defeito ocorrido no processo de tecelagem não poder ser corrigido, já que após essa atividade o tecido estará praticamente pronto faltando apenas o acabamento final, assim como que as alterações nos indicadores poderiam vir a ser sentidas mais facilmente nesse processo. Trata-se de uma pesquisa qualitativa e descritiva, que utiliza para coleta dos dados uma técnica desenvolvida pelo Laboratório de Simulação de Sistemas de Produção (LSSP), da Universidade Federal de Santa Catarina. Em relação aos procedimentos técnicos, aborda um estudo de caso em uma empresa de grande porte (GIL, 1991). Este artigo visa contribuir com a geração de informações da realidade das organizações em relação à produção enxuta, bem como evidenciar o potencial de aplicação do Benchmarking Enxuto como uma técnica para o diagnóstico das empresas que buscam alcançar um estágio lean. 2. A Mentalidade Enxuta Womack et al. (1992) propuseram a expressão produção enxuta (lean production), que consiste em produzir com o máximo de economia de recursos, para representar a forma de produção desenvolvida na Toyota. Em um segundo momento, Womack e Jones (2004) ampliaram a abordagem e incorporam o conceito de mentalidade enxuta (lean thinking), que, mais do que uma técnica, significa uma filosofia que requer menores lead times para entregar produtos e serviços com elevada qualidade e baixo custos, através da melhoria do fluxo produtivo, por meio da eliminação dos desperdícios no fluxo de valor. Essa definição encontra forte semelhança com o pensamento original de Ohno (1997, p.xi), quando ele se referiu ao que estava sendo feito na Toyota: Tudo que estamos fazendo agora é olhar a linha do tempo [...] do momento que o freguês nos entrega um pedido até o ponto em que recebemos o dinheiro. E estamos reduzindo essa linha do tempo removendo os desperdícios que não agregam valor. Para Dennis (2008), a produção enxuta significa fazer mais com menos menos tempo, menos espaço, menos esforço humano, menos máquinas, menos material, fornecendo aos clientes o que eles desejam. A produção enxuta representa um novo paradigma em termos de sistema produtivo capaz de proporcionar elevados níveis de produtividade e qualidade, por meio da eliminação dos desperdícios que ocorrem no processo produtivo (LIKER, 2005). Para 2

3 Womack e Jones (2004), o ponto essencial para o sistema de produção enxuta é o valor, o valor que o cliente final dá ao produto ou serviço, porém poucas empresas promovem agressivamente essa definição de valor. Todo trabalho realizado que não agregue valor é considerado desperdício (perda), de maneira que todo esforço deve ser feito para eliminá-lo, reduzindo assim os custos da empresa. (SHINGO, 1996). Ao aplicar o STP, você começa examinando o processo produtivo a partir da perspectiva do cliente. A primeira questão no STP é sempre o que o cliente quer com esse processo?, isso define valor. Através da visão do cliente, é possível observar um processo e separar as atividades que agreagam valor das que não o fazem. Esse pensamento pode, e deve, ser aplicado a qualquer processo, seja de produção, de informação ou de serviço. (LIKER, 2005). Taiichi Ohno identificou os sete tipos de desperdício comentados a seguir (CORREA e CORREA, 2007): Superprodução: Significa produzir além da demanda prevista, onde a empresa produz demais ou produz antecipadamente. Surge através de problemas e restrições no processo produtivo, tais como, tempos de setup elevados, falta de confiabilidade dos equipamentos, problema de qualidade, falta de comunicação entre os setores produtivos e grandes distâncias a percorrer com o material em função do arranjo físico inadequado; Espera: Existem três tipos de desperdícios por espera, perdas por espera no processo, onde o lote inteiro aguarda o término da operação que está sendo executada no lote anterior até que as máquinas, dispositivos e operadores estejam disponíveis; perda por esperas do lote que representa a espera de cada peça a ser processada no processo posterior; perda por espera do operador que representa a ociosidade devido ao balanceamento dos operadores; Transporte: Representa a movimentação de material entre as diversas etapas do processo produtivo. É uma atividade que não agrega valor e que pode ser eliminada; Processamento: São componentes de produtos ou etapas de produção que são realizadas e que não agregam valor. Para que este tipo de desperdício seja eliminado a aplicação da metodologia de engenharia e análise de valor deve ser implementada. Qualquer elemento que adicione custo, porém, não agregue valor deve ser investigado e eliminado; Movimento: Estão relacionados com movimentos desnecessários realizados pelos operadores para a execução das operações. Segundo os autores, estes tipos de perda podem ser eliminados pelo estudo de tempos e movimentos, chegando a uma redução de 10 a 20% nos tempos de operação; Defeitos: É o resultado da produção de itens que apresentam características de qualidade fora de sua especificação ou padrão estabelecido. Conseqüências diretas são os desperdícios de materiais, disponibilidade de mão-de-obra e equipamentos, movimentação de materiais defeituosos, armazenamento de produtos defeituosos etc; Estoque: Significa a perda sob a forma de estoque de matéria prima, material em processamento e produto acabado. Representa para a empresa investimento e utilização de espaço. O estoque é, na verdade, uma maneira de esconder os problemas de falta de sincronização da produção. Estoques podem ser eliminados através da redução de tempos de setup, redução de lead-time produtivo, sincronizando-se a produção, reduzindo-se flutuações de demanda, tomando as máquinas confiáveis e garantindo a qualidade dos produtos. 3

4 3. Benchmarking Segundo Corrêa e Corrêa (2007), benchmarking é uma técnica que consiste em acompanhar processos de organizações concorrentes ou não, que sejam reconhecidas como representantes das melhores práticas administrativas. É um processo de pesquisa, contínuo e sistemático, para avaliar produtos, serviços e métodos de trabalho, com o propósito de melhoramento organizacional, procurando a superioridade competitiva. É uma técnica de aprender com os melhores, ao invés de serem feitos investimentos grandiosos com o intuito de criar melhorias. As empresas estão evoluindo para o aprendizado do que e de como fazem os líderes de mercado para alcançar a posição no topo. A análise de processos que estão implantados em organizações reconhecidas pela liderança em sua área de atividade, independente de qual seja, oferece a oportunidade de compreender a excelência do processo e aprender lições a serem adaptadas à realidade específica de outro negócio ou atividade. O sucesso do benchmarking como modelo para alcançar uma vantagem competitiva depende da capacidade da empresa de adaptar criativamente as melhores práticas existentes no mercado, em vez de copiá-las cegamente. No Japão essa prática é muito utilizada, já que poupa esforços e constrói em cima do que já foi feito. 4. O começo da implantação Lean na empresa A fase inicial da implantação da filosofia caracterizou-se por disseminar dentro da empresa, principalmente através de palestras internas e reuniões, o conceito Lean. Logo após essa instrução inicial começou-se um trabalho de análise dos principais indicadores do setor, e foram sugeridas algumas melhorias baseadas na filosofia, muitas delas realizadas pelo próprio chão de fábrica. Essa foi uma das grandes mudanças, senão a principal, na metodologia de trabalho adotada na empresa, onde os colaboradores do chão de fábrica não tinham tanto espaço para expressar suas opiniões e sugerir melhorias no processo. Os resultados obtidos nesse inicio de implantação da filosofia foram bastante significativos, chegando a obter resultados de qualidade nunca anteriormente obtidos pelo setor. Além da melhoria de seus resultados um outro benefício foi conquistado, e que está diretamente relacionado aos novos resultados obtidos, foi a estabilização dos indicadores do processo, que era um dos grandes problemas encontrados no setor, já que essa instalibidade anteriormente existente fazia com que o processo não fosse realmente confiável. Após a melhoria e estabilização dos indicadores, a empresa decidiu utilzar como método de diagnóstico do seu processo produtivo em relação à filosofia Lean o Benchmarking Enxuto. 5. Definição e origem do Benchmarking Enxuto O Laboratório de Simulação de Sistemas de Produção (LSSP), pertencente ao Departamento de Engenharia de Produção e Sistemas da Universidade Federal de Santa Catarina, vêm atualmente desenvolvendo uma linha de pesquisa centrada no estudo da disseminação das práticas da Manufatura Enxuta (ME) na indústria nacional, subsidiada pela aplicação da ferramenta de benchmarking como método para diagnóstico e introdução da ME nas empresas, ferramenta identificada atualmente como Benchmarking Enxuto (BME). Esta linha de pesquisa do LSSP tem sua origem no trabalho sobre a excelência na gestão da produção industrial brasileira desenvolvido por Seibel (2004) em sua tese de doutorado, onde foi aplicada uma ferramenta de benchmarking, chamada de Made in Brazil (MIB), baseada no 4

5 modelo Made in Europe (MIE) desenvolvido na Inglaterra pela IBM e pela London Business School. Esta ferramenta analisa individualmente, com base em 48 indicadores, a relação entre as práticas implantadas na empresa e os resultados (performance) obtidos, subdividindo o sistema produtivo em seis áreas (Qualidade Total, Engenharia Simultânea, Produção Enxuta, Sistemas de Produção, Logística e Organização e Cultura). A hipótese de que melhores práticas levam a melhores performance na gestão da produção industrial foi comprovada com base em mais de 100 aplicações da ferramenta (SEIBEL, 2004). Utilizando a estrutura do MIE, o LSSP desenvolveu sua própria ferramenta de benchmarking, inicialmente com 34 indicadores de prática e performance, focada no conceito de ME e sua relação com as variáveis independentes de Demanda, Chão de Fábrica, Produto e Planejamento e Controle da Produção. Andrade (2006), em sua tese de doutorado, fez as primeiras aplicações deste benchmarking, voltado para o estudo do setor industrial têxtil, onde a produção é em lotes. Neste trabalho, Andrade (2006) comprovou que a hipótese de que melhores práticas levam a melhores performances também é válida, em específico, para a ME no setor têxtil onde a produção é em lotes. Uma vez confirmada a eficácia da ferramenta desenvolvida e do método para sua aplicação, o LSSP expandiu a mesma no sentido de permitir que os processos de produção em fluxo possam também ser avaliados, acrescentando mais três indicadores relacionados com a polivalência e sua implantação no chão de fábrica, totalizando 37 indicadores de prática e performance. A partir deste ponto, o LSSP passou a identificar a ferramenta de benchmarking desenvolvida no trabalho de Andrade (2006) como Benchmarking Enxuto (BME) e a expandir seu banco de dados para diversos ramos industriais (SILVA et al, 2008) Aplicação do BME O processo de investigação se dá pela aplicação de um instrumento de coleta de dados que faz um estudo das práticas e das performances dos pontos relevantes para a ME segundo quatro variáveis de pesquisa: Demanda, Produto, PCP e Chão de Fábrica, conforme figura 1. Estudo da demanda Estudo do Produto Estudo do PCP Estudo do Chão de Fábrica % PR DEM % PF DEM % PR PRO % PF PRO % PR PCP % PF PCP % PR CDF % PF CDF % Prática final % Performance final Fig. 1 - Variáveis de Pesquisa do BME Os dados levantados são analisados e com isso é possível posicionar e comparar a empresa, ou seus setores, em relação aos conceitos e ferramentas da ME. No trabalho aqui apresentado será analisado o setor de Tecelagem. Para a realização da investigação do BME foram convidados a participar da avaliação os 5

6 supervisores e o chefe do setor de Tecelagem, além do supervisor e da analista do PCP e do responsável direto pela implantação da filosofia Lean na empresa. Através dos resultados obtidos com a aplicação da ferramenta foi possível uma melhor focalização dos trabalhos que auxiliarão na continuidade da aplicação da Mentalidade Enxuta na empresa, e com isso um crescimento cada vez maior da mesma dentro do mercado têxtil internacional Resultados da aplicação da ferramenta Com relação aos dados resultantes da aplicação da ferramenta é possível ver na figura 2 que, de um modo geral, considerando as quatro variáveis (Demanda, Produto, PCP e Chão de Fábrica) o setor de Tecelagem está no caminho certo para se tornar enxuto, tanto nos indicadores de prática como de performance. Porém a empresa não pode de forma alguma deixar de buscar diariamente a eliminação dos desperdícios existentes em seu processo, já que seus resultados, em ambos os índices, estão praticamente na linha limite de divisão do quadrante. Fig. 2 - Gráfico de Prática x Performance A figura 3 apresenta uma análise gráfica das quatro variáveis trabalhadas na ferramenta, isso facilitará na escolha e direcionamento dos trabalhos a serem realizados a partir de agora. 6

7 Fig. 3 - Gráfico Radar de Práticas e Performances Como pode ser visto no gráfico da figura 3, alguns pontos merecem destaque como a performance e as práticas adotadas pelo setor de PCP, que obtiveram os melhores resultados em relação à filosofia. Porém algumas variáveis apresentaram resultados preocupantes e que deverão receber atenção especial a partir de agora caso a organização deseje se tornar de fato uma empresa enxuta. São elas as práticas relacionadas à Demanda e Produto, além da performance do Chão de Fábrica. Com relação as práticas da Demanda o indicador que mais afetou o resultado foi o DEM_01 - Modelo de previsão de demanda adotado pela empresa, esse resultado já era esperado já que a empresa adota a filosofia de produzir o máximo possível fazendo com que muitas vezes, dependendo do estado em que se encontra o mercado, os estoques aumentem consideravelmente. A avaliação da performance de Demanda mesmo se mantendo na média foi afetada principalmente pelo indicador DEM_07 - Grau de demanda confirmada, que como foi comentado anteriormente, por causa das recorrentes variações do mercado a empresa produz normalmente mesmo sem a confirmação de pedidos, e com a atual crise do mercado mundial ficou ainda mais difícil de trabalhar apenas com demandas confirmadas (figura 4). 7

8 Fig. 4 - Gráfico de Barras de Práticas e Performances da Demanda A variável de práticas do Produto foi afetada principalmente com relação ao indicador PRO_03 - Calendário de Desenvolvimento, já que a empresa não possui um calendário formal de criação de novos modelos, estando essa criação mais ligada às necessidades do mercado (figura 5). A variável de performance do Produto se manteve um pouco acima da média, porém, pontos devem ser levantados, como o indicador PRO_05 - Percentual de defeitos internos, mesmo com as melhorias obtidas na qualidade de seus produtos, e em comparação ao ramo têxtil esses valores serem bastante expressivos, em relação ao defendido pela Manufatura Enxuta a empresa tem muito a melhorar com relação a esse indicador. Fig. 5 - Gráfico de Barras de Práticas e Performances do Produto Como dito acima os resultados de práticas e performance da variável PCP obtiveram os melhores resultados, mas não quer dizer que melhorias, mesmo que não sejam as prioridades, não possam ser obtidas. Pontos onde ainda poderão ser encontradas melhorias são no PCP_01 - Planejamento mestre da produção, já que a empresa adota o planejamento mensal ao invés do semanal como defende a filosofia (figura 6). Outro ponto seria o PCP_06 - Ciclo de planejamento e programação, que é outro indicador que também é afetado pelo fato de o planejamento da produção da empresa ser mensal. 8

9 Fig. 6 - Gráfico de Barras de Práticas e Performances do PCP A variável Chão de Fábrica que, na média, apresentou resultados ruins, sendo melhor apenas que a variável Demanda, receberá uma maior concentração de atividades nesse primeiro momento, já que seus indicadores focam as atividades realizadas no setor a ser trabalhado, ao contrário das outras variáveis onde os indicadores englobam, em sua maioria, toda a fábrica. Com relação às práticas adotadas pelo Chão de Fábrica, os principais indicadores a serem trabalhados serão CDF_05 - Programa de polivalência, que atualmente não existe no setor, e CDF_06 - Rotinas de operação padrão como não existe um programa de polivalência não existem padronizações para rotinas de operações (figura 7). Já os indicadores que mais prejudicaram a variável performance do Chão de Fábrica foram CDF_10 - Índice de paradas não programadas e CDF_11 - Índice de polivalência. O primeiro devido principalmente ao fato das constantes quebras de peças ocorridas nos teares, que mesmo com a criação e padronização de algumas atividades preventivas, ainda sofre com esse problema. O segundo é afetado pelo fato de não existir no setor um programa de polivalência, o que deverá ser melhorado com uma futura aplicação de células de produção. Fig. 7 - Gráfico de Barras de Práticas e Performances do Chão de Fábrica O anexo A apresenta a tabela completa com as notas de todos os indicadores avaliados na aplicação do BME. 6. Próximos passos Alguns indicadores apresentaram resultados preocupantes, principalmente os relacionados às atividades atualmente realizadas pelo Chão de Fábrica. Sendo assim, existe o planejamento 9

10 Performance XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO para a inicialização de trabalhos de melhoria em alguns desses pontos, como por exemplo a mudança do layout de trabalho predominante na tecelagem para células de produção que serão responsáveis pela criação de um programa de polivalência e de rotinas de operação padrão (ROP). Além disso já estão sendo realizados treinamentos internos visando a disseminação da Manutenção Produtiva Total (MPT) e com isso buscar a redução do índice de paradas não programas, aumentando ainda mais a produtividade do setor. Nesse momento o setor de Índigo, que é o responsável interno por fornecer rolos de urdume para que a tecelagem possa transformar em tecido, está na fase de implantação da filosofia enxuta, com isso buscasse uma melhoria ainda maior nos resultados da tecelagem e também de toda a fábrica. 7. Comparativo com o mercado nacional O gráfico da figura 8 mostra um comparativo entre a posição da empresa (ponto azul) e outras empresas do ramo têxtil no Brasil (44 empresas ao todo) que trabalham ou estão em fase de implementação da ME, e que aplicaram o BME a fim de medir sua posição em relação à ferramenta, e que compõem assim o banco de dados disponível Práticas Fig. 8 - Comparativo com mercado têxtil nacional O setor de tecelagem da empresa está hoje em uma posição onde poucas empresas conseguiram alcançar, mesmo com o pequeno tempo de implementação da filosofia (menos de um ano), o que faz com que a empresa, em todos os seus níveis, acredite que está no caminho certo para se tornar cada vez mais competitiva no mercado. 10

11 Referências ANDRADE, Gilberto J. P. O. Um método de diagnóstico do potencial de aplicação da Manufatura Enxuta na indústria têxtil Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, CORREA, Henrique L.; CORREA, Carlos A. Administração de produção e operações: manufatura e serviços. 2ed. Atlas, DENNIS, Pascal. Produção lean simplificada. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, GIL, Antônio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. São Paulo: Atlas, LIKER, Jeffrey K. O Modelo Toyota: 14 princípios de gestão do maior fabricante do mundo. Porto Alegre: Bookman, OHNO, Taiichi. O sistema Toyota de produção: além da produção em larga escala. Tradução de Cristina. Schumacher. Porto Alegre: Artes Médicas, SEIBEL, Silene. Um modelo de benchmarking baseado no sistema produtivo classe mundial para avaliação de práticas e performances da indústria exportadora brasileira f. Tese (Doutorado) - Programa de Pós- Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SHINGO, Shingeo. O Sistema Toyota de produção do ponto de vista da engenharia de produção. Porto Alegre: Artmed, SILVA, Glauco G. M. P., et al. Benchmarking Enxuto: uma análise das aplicações do método de diagnóstico da manufatura enxuta. In: Simpósio de Engenharia de Produção, 15., Bauru, Anais do XV SIMPEP, Bauru, WOMACK, James P.; JONES, Daniel T.; ROOS, Daniel. A máquina que mudou o mundo. Rio de Janeiro: Campus, WOMACK, James; JONES, Daniel. A Mentalidade Enxuta nas Empresas. Rio de Janeiro: Campus,

12 Anexo TABULAÇÃO DOS DADOS VARIÁVEL TIPO INDICADORES NOTA INDIVIDUAL PARCIAL geral DEM-01 Modelo de Previsão de Demanda 1 20% D E M A N D A PR PF específico DEM-02 Gestão ABC da Demanda 3 60% geral DEM-03 Análise de mercado 3 60% geral DEM-04 Confiabilidade da previsão 3 60% específico DEM-05 Grau de concentração 3 60% específico DEM-06 Grau de frequencia 3 60% geral DEM-07 Grau de demanda confirmada 1 20% 47% 60% geral DEM-08 Capacidade de resposta à demanda 5 100% geral PRO-01 Engenharia simultânea 3 60% P R O D U T O PR PF geral PRO-02 Parametrização de projeto 3 60% geral PRO-03 Calendário de desenvolvimento 2 40% geral PRO-04 Negociação de pedidos especiais 3 60% específico PRO-05 Percentual de defeitos internos 2 40% geral PRO-06 Grau de variedade 4 80% geral PRO-07 Ciclo de vida 4 80% 55% 65% geral PRO-08 Percentual de sobra 3 60% geral PCP-01 Planejamento mestre da produção 3 60% geral PCP-02 Cálculo das necessidades de materiais 4 80% PR especifico PCP-03 Análise de capacidade de produção 5 100% 84% geral PCP-04 PCP setorial 4 80% P C P geral PCP-05 Sistema Integrado de programação 5 100% geral PCP-06 Ciclo de planejamento e programação 1 20% específico PCP-07 Percentual de pontualidade 5 100% PF específico PCP-08 Percentual de agregação de valor 5 100% 84% específico PCP-09 Giro dos estoques 5 100% específico PCP-10 Percentual de horas extras 5 100% específico CDF-01 Flexibilidade de volume 5 100% C H Ã O F Á B R I C A específico CDF-02 Troca rápida de ferramentas 4 80% PR específico CDF-03 Focalização da produção 4 80% geral CDF-04 Manutenção produtiva total 3 60% 67% específico CDF-05 Programa de polivalência 2 40% específico CDF-06 Rotinas de operação padrão 2 40% específico CDF-07 Índice de nivelamento 3 60% específico CDF-08 Percentual de setup 4 80% PF específico CDF-09 Índice de produtividade 3 60% 52% específico CDF-10 Índice de paradas não programadas 2 40% específico CDF-11 Índice de polivalência 1 20% Tabela 1 - Tabulação dos dados da aplicação do BME no setor de Tecelagem da empresa têxtil 12